基于最小均方算法的工業物聯網方案

基于最小均方算法的工業物聯網方案

云計算在工業物聯網（IIoT）中起著至關重要的作用，云計算服務的質量直接影響了IIoT的可用性。所以，需要選擇最合適的Web服務。

基于IIoT的系統通常采用三層架構，這樣的系統必須能夠基于服務質量動態地發現和檢索最佳的Web服務。通常評價網絡和云計算服務，采用一套定義好的服務質量（QoS）標準，通過分析大量與QoS有關的數據，來描述和區分功能類似的Web服務。因此，為了充分評估所有可用Web服務的QoS，用戶必須調用所有可用Web服務，獲得QoS，否則獲得不到沒有調用服務的QoS值。

如果可用的Web服務數量很大，調用每個單一的服務的成本將很大。通常需要采用一些預測算法來估計缺失的QoS值來解決此問題。在文中，提出了一種基于最小均方算法（KLMS）來預測缺失的IIoT值的方法。在數據預測過程中，首先引入相關系數，從每個已知QoS條目的類似Web服務中找出相關的QoS值。接下來，采用KLMS方法分析所有已知具有最高相似度的Web服務相應的QoS數據之間的關系。最后，可以根據相關系數對未調用的Web服務的QoS值進行預測。

文中對該方法進行了驗證，驗證數據包括500個Web服務項目，已知200個Web服務的QoS值，對其他Web服務的QoS值進行預測，實驗結果表明，文中提出的基于KLMS的預測方案比傳統方法具有更好的預測精度。

網址：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128616000189

作者：Luo X

編譯：徐嘉浩